Calculus Sixth Edition/Calculus of a Single Variable Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9780534936266

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微积分的宏伟蓝图：探索数与形变化的深刻奥秘 本书旨在为读者提供一个坚实而富有洞察力的微积分学习体验，侧重于对极限、导数和积分这三大核心概念的深度理解与严谨论证。我们致力于揭示微积分作为连接离散与连续、静止与运动的桥梁作用，将抽象的数学语言转化为描述现实世界复杂变化的有力工具。 第一部分：极限——构建微积分的基石 本篇聚焦于极限理论的建立，这是整个微积分体系的逻辑起点。我们将从直观的几何概念出发，逐步过渡到 $epsilon-delta$ 语言的精确定义。 函数的极限： 探讨函数在某一点附近的行为，区分左极限与右极限。通过对不同类型函数（多项式、有理函数、三角函数、指数函数及对数函数）的极限分析，培养读者对函数局部行为的敏感性。 无穷极限与渐近线： 分析函数值趋向无穷大或自变量趋向无穷大时的行为。引入水平渐近线和垂直渐近线的概念，这为理解函数在远端和奇异点处的表现提供了重要的视觉和代数工具。 极限的代数运算与重要定理： 详细阐述极限的四则运算法则，并深入探讨夹逼定理（Squeeze Theorem）。本部分将用大量实例和证明来巩固这些基础，确保读者能够熟练而准确地计算各类极限。 连续性： 基于极限定义连续性，考察函数在某点连续和在区间上连续的严格条件。分析不连续点的类型（可去、跳跃、无穷不连续），并讨论连续函数在闭区间上拥有的关键性质，如介值定理和最值定理。这些定理是后续证明和应用的基础。 第二部分：导数——瞬时变化的度量 导数是微积分的核心工具之一，它描述了函数变化的速率。本部分将严格推导导数的定义，并系统地介绍微分学的主要内容。 导数的定义与几何意义： 从割线斜率的极限过渡到切线斜率，精确定义瞬时变化率。探讨导数的物理意义，如速度与加速度。 基本求导法则： 详尽推导幂法则、常数倍数法则、和差法则。对三角函数、指数函数和对数函数的导数进行严谨的推导。 乘法定则、除法定则与链式法则： 链式法则是处理复合函数求导的关键。我们将通过大量分解与重组的练习，确保读者能够熟练应对多层嵌套的函数求导问题。 隐函数求导与参数方程求导： 介绍在函数关系不明确或以参数形式给定时如何求导，这在物理和工程问题中尤为常见。 高阶导数： 讨论二阶及更高阶导数的概念及其在描述曲率和加速度中的作用。 微分的近似应用： 引入微分 $dy$ 的概念，并展示如何利用它来进行线性近似和误差分析，体现微积分的实用价值。 第三部分：导数的应用——洞察函数性态 本部分将导数的工具箱应用于解决实际的数学问题，主要围绕函数的图像分析和优化问题展开。 利用导数分析函数图像： 单调性： 利用一阶导数判断函数在区间上的增减性。 极值： 确定函数的局部最大值和最小值，并区分驻点和临界点。 凹凸性与拐点： 利用二阶导数分析函数的曲线形状（凹向上或凹向下），并确定拐点。 洛必达法则： 专门处理 $frac{0}{0}$ 或 $frac{infty}{infty}$ 型未定式极限的强大工具，其推导与应用将作为重点。 优化问题： 经典的最小化成本、最大化面积或体积等应用题的系统解法。重点在于建立目标函数和约束条件，并利用导数找到最优解。 相关变化率问题： 分析两个或多个相互关联的变量如何随时间变化，例如水箱注水速率与水面高度变化率的关系。 第四部分：积分学导论——累积与面积 积分学是对微分学的“逆运算”，它提供了计算累积量、面积和体积的数学框架。 反导数与不定积分： 介绍反导数的概念，并系统列举基本函数的反导数公式。强调不定积分中任意常数 $C$ 的重要性。 定积分的几何意义： 从黎曼和的直观概念出发，精确定义定积分。展示其作为曲线下面积的意义。 微积分基本定理： 本书的核心之一。该定理（牛顿-莱布尼茨公式）将微分和积分运算紧密联系起来，是进行定积分计算的理论基础。我们将对其进行严格的证明。 牛顿-莱布尼茨公式的应用： 大量计算练习，用于求解定积分，计算曲线间的面积。 第五部分：积分技巧与应用 要有效地计算积分，需要掌握一系列精妙的技巧。本部分将系统介绍这些方法，并拓宽积分的应用范围。 基本积分技巧： 换元积分法（Substitution Rule）： 作为链式法则在积分中的对应，详细分析如何选择合适的代换变量。 分部积分法（Integration by Parts）： 系统的推导与 $uv - int v du$ 规则的应用，特别适用于乘积形式的函数。 特殊积分技术： 介绍三角代换法、三角恒等式在积分中的运用。 积分在几何中的扩展应用： 体积计算： 介绍圆盘法、圆环法（洗盘法）和薄壳法来计算旋转体的体积。 弧长与曲面面积： 利用定积分公式计算曲线的长度和由曲线旋转形成的曲面的面积。 第六部分：超越有限——无穷级数与序列 本部分将目光投向无穷，这是微积分学深度和广度的体现，为更高级的数学分析打下基础。 序列（数列）： 讨论数列的极限、收敛与发散的判断标准。 级数： 介绍级数的概念，并系统探究各种收敛性检验方法，如比值检验、根值检验、积分检验等。 幂级数： 重点研究以 $x$ 的幂次表示的级数，确定其收敛区间和收敛半径。 泰勒与麦克劳林级数： 利用这些级数表示函数，实现函数的“多项式化”逼近。我们将探讨泰勒定理的余项形式，评估近似的精度，并展示其在微分方程和特殊函数逼近中的强大威力。 贯穿全书，我们强调概念的清晰阐述、严谨的逻辑推导以及丰富的应用实例，旨在培养读者将数学模型应用于解决实际问题的能力，领略微积分在自然科学、工程技术和社会科学中的不朽魅力。

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我不得不承认，这本书的排版和装帧质量是无可挑剔的，纸张的厚实感和墨水的清晰度都体现了出版商的专业水准。但是，抛开这些外在的优点，内容上我发现它在处理微积分中的“过渡”环节时显得有些仓促。《微积分第六版》在从微分学转向积分学时，过渡的逻辑链条似乎断裂了。前一章还在讨论切线斜率和瞬时变化率的微妙之处，下一章突然就开始大篇幅讨论面积和体积的计算，两者之间的联系，虽然理论上是存在的（微积分基本定理），但书中对此的阐述不够细腻。我感觉自己像是一个被推着跑的人，还没完全理解“为什么”速率可以用来求位移，就被要求去计算一个复杂区域的面积了。这种“跳跃感”让我在复习时感到非常吃力，因为基础概念的融会贯通还没有完成，新的知识点就已经压上来了。我希望教材能提供更多平滑的桥梁，帮助读者真正理解微积分两大支柱是如何相辅相成的，而不是简单地将它们并列呈现。

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这本《微积分第六版》真是让我这个自学爱好者头疼不已。我本来是想找一本能够系统梳理微积分基础，并且能辅以大量实例来巩固理解的教材，结果翻开这本书，扑面而来的就是一种强烈的“学术性”和“难度梯度”陡峭的感觉。它的理论推导部分写得极其详尽，对于刚接触极限和导数的读者来说，每一步的逻辑跳跃都像是陷阱。我记得在学习“中值定理”的时候，书上给出的证明过程，那种层层递进的抽象符号堆砌，差点让我直接放弃了。我尝试着跟着书上的例题去演算，发现很多基础的代数和三角函数功底不够扎实，直接卡在了计算的泥潭里。说实话，这本书更像是为那些已经有扎实数学背景，准备深挖理论根源的研究生准备的，而不是面向普通大一新生的入门读物。它的习题设计也偏向于理论证明而非实际应用，对于我这种更关注如何用微积分解决实际工程问题的学习者来说，实在是有些“高高在上”，缺乏那种“学以致用”的即时满足感。我不得不另外找来一本更注重应用和直观理解的辅助材料，才能勉强跟上它的节奏。

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我个人对教材中对“历史背景”和“实际应用案例”的侧重非常看重，因为这能帮助我理解这些数学工具诞生的初衷。《微积分第六版》在这方面做得稍显不足。虽然在章节开头会用一小段文字介绍牛顿或莱布尼茨的贡献，但这些介绍往往蜻蜓点水，缺乏深入的剖析。例如，当讲解到“泰勒级数”时，它只是列出了公式并给出了少数几个函数的展开式，却很少探讨在那个时代，解决近似计算问题的重要性是如何驱动数学家发展出这一强大工具的。我更喜欢那些能将数学概念置于其产生的历史和应用场景中的描述，这能让知识点“活”起来，而不是仅仅停留在符号和公式的层面。这本书的风格更偏向于纯数学的演绎，使得它在面对那些渴望看到微积分如何解决物理、经济学甚至生物学中复杂问题的读者时，显得有些单薄和不够“接地气”。总而言之，它是一本扎实的数学参考书，但作为激发学习热情的“引路人”，它略显保守了。

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这本书的习题集，尤其是那些“挑战题”，简直是为数学奥赛选手准备的。我尝试着做了一些关于隐函数求导和雅可比矩阵的题目，发现它们需要的不仅仅是掌握公式，更是一种深层次的数学洞察力。《单变量微积分第二版》在提供足够的基础练习以巩固概念后，后面的难度提升曲线异常陡峭，几乎是垂直上升。对于我这种需要通过大量重复练习来固化新知识的普通学生来说，这种梯度设计是非常不友好的。举个例子，当涉及到一些涉及三角代换的定积分计算时，书中的答案只给出了最终结果，没有任何中间步骤的提示。我花了整整一个下午，在不同的代换路径上反复尝试，最终才勉强得到那个答案。这种缺乏指导的“自生自灭”式的学习环境，虽然能磨砺意志，但对于提高学习效率来说，无疑是一种巨大的阻碍，让人感觉自己像是在和一本冰冷的机器较劲。

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拿到这本《单变量微积分第二版》的时候，我原本的期望是它能像一本老朋友一样，温柔地引导我进入微积分的世界。毕竟“单变量”这个定位就暗示着它应该聚焦于最核心的概念。然而，这本书的叙述风格却出乎我的意料，它更像是一位逻辑严谨但略显冷峻的数学教授在进行学术讲座。章节的组织结构非常清晰，从函数的性质到导数的定义，再到积分的黎曼和，每一步都像是精确校准的齿轮，不容许一丝偏差。但是，这种精准性也带来了一个问题：它太侧重于概念的严格性，而牺牲了对概念“直觉”的培养。例如，在讲解“无穷级数收敛性”时，书中直接抛出了比值判别法和根值判别法，然后给了一堆证明，却很少用生动的例子或几何图像来展示这些级数在实际中是如何“收敛”的。我常常需要暂停下来，在草稿纸上画图，试图在大脑中构建出这些抽象概念的可视化模型，这大大减慢了我的学习进度。对于那些习惯于视觉化学习的读者来说，这本书的文字描述显得有些单薄和抽象。

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